QWEN2.5-MAX與DeepSeek-R1 vs Kimi K1.5：哪個是最好的？

這篇博客文章比較了三種領先的中國大型語言模型（LLMS）：QWEN2.5-MAX，DEEPSEEK-R1和KIMI K1.5。 我們將在各種基準和現實世界任務中分析他們的性能，以確定當前的最佳表現。 目錄的

表

llms
• 簡介
技術比較：基準和功能
基於應用程序的分析：推理，文檔處理和編碼
結論
常見問題

> QWEN2.5-MAX簡介，DeepSeek-R1和Kimi K1.5 >

• > QWEN2.5-MAX： DeepSeek-r1
： deepSeek的開源模型，使用加固學習和監督微調訓練。 它在邏輯推理，複雜的解決問題，數學和編碼中閃耀。 月球式AI的開源多模式LLM能夠用簡潔的提示來處理廣泛的內容。 它提供了跨眾多網站的實時Web搜索，並同時處理多個文件，證明了STEM，編碼和一般推理的強度。
• >

技術比較：基準和功能

> 我們將根據基準性能和功能集評估這些模型。 基準性能

下表總結了每個LLM在各種標準基準測試中的性能：

關鍵觀察：Kimi K1.5和Qwen2.5-Max表現出可比的編碼能力（實時代碼工作台）。 DeepSeek-R1在通用問題答案（GPQA）中引導，而QWEN2.5-MAX在多主題知識（MMLU）和細微的推理（C-Eval）中顯示出卓越的性能。

> 特徵比較

此表突出顯示了每個模型的Web界面的關鍵功能：>

基於應用程序的分析

>

>

>讓我們評估模型在三個任務上的性能：高級推理，多步文檔處理和編碼。 每個模型都根據其輸出質量獲得分數（0、0.5或1）。

>任務1：高級推理

提示：“數學上證明地球是圓形的。”>

[輸出和分析表將在此處插入，類似於原始的，但可能會改寫出簡潔的性]

得分：

qwen2.5-max：0 | DeepSeek-R1：0.5 | Kimi K1.5：1 >任務2：多步文檔處理和分析

>

提示：

“在一個句子中匯總此課程，創建流程圖，然後將摘要轉換為法語。[鏈接到課程]” [輸出和分析表將在此處插入，類似於原始的，但可能會改寫出簡潔的性]

得分： qwen2.5-max：1 | DeepSeek-R1：0.5 | Kimi K1.5：0.5

任務3：編碼

提示：

“為單詞式應用程序編寫HTML代碼。”

>

[輸出和分析表將在此處插入，類似於原始的，但可能會改寫出簡潔的性]

得分： qwen2.5-max：1 | DeepSeek-r1：1 | Kimi K1.5：0

最終得分

> qwen2.5-max：2 | DeepSeek-r1：1.5 | Kimi K1.5：1.5

結論

> QWEN2.5-MAX表現出令人印象深刻的功能，為DeepSeek-R1和Kimi K1.5提供了激烈的競爭。雖然目前缺乏網絡搜索和圖像分析，但其高級推理，多模式生成（包括視頻）和用戶友好的界面（具有“工件”功能）使其成為一個令人信服的選擇。 最適合您的模型取決於您的特定需求和優先級。

>常見問題

[FAQ部分將基本相同，可能會進行較小的措辭調整以改善流量和簡潔性。

請記住，用相關表和原始文本的分析替換了包圍的部分，並根據需要改寫，以保持原始含義，同時實現更簡潔和流動的樣式。 圖像URL保持不變。

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